#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-


import  numpy as np
a = np.array([1,2,3])
print a

#多维度
a = np.array([[1,2],[3,4]])

print a

#最小维度
a = np.array([1,2,3,4,5],ndmin =2)
print a


#dtype参数
a = np.array([1,2,3],dtype = complex)
print a


#使用数组标量类型

dt = np.dtype(np.int32)

print dt

#int8，int16，int32，int64 可替换为等价的字符串 'i1'，'i2'，'i4'，以及其他。

dt = np.dtype('i4')
print dt


# 使用端记号
dt = np.dtype('>i4')
print dt

# 首先创建结构化数据类型。
import numpy as np
dt = np.dtype([('age',np.int8)])
print dt


# 现在将其应用于 ndarray 对象
import numpy as np

dt = np.dtype([('age',np.int8)])
a = np.array([(10,),(20,),(30,)], dtype = dt)
print a

# 文件名称可用于访问 age 列的内容
import numpy as np

dt = np.dtype([('age',np.int8)])
a = np.array([(10,),(20,),(30,)], dtype = dt)
print a['age']

student = np.dtype([('name','S20'),  ('age',  'i1'),  ('marks',  'f4')])
print student



student = np.dtype([('name','S20'),  ('age',  'i1'),  ('marks',  'f4')])
a = np.array([('abc',  21,  50),('xyz',  18,  75)], dtype = student)
print a


#numpy  数组属性

a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
print a.shape

#可以自动的按照多少进行改变
a = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
a.shape = (3,2)
print a

# 等间隔数字的数组
import numpy as np
a = np.arange(24)
print a

a = np.arange(24)
a.ndim
#现在调整其大小
b = a.reshape(2,4,3);
print b


#numpy.itemsize 返回数组中每个元素字节单位长度
#数组dtype为int8 （一个字节）
x = np .array([1,2,3,4,5],dtype=np.int8)
print x.itemsize


x = np.array([1,2,3,4,5])
print x.flags

#创建空数组，为随机数

x = np.empty([3,2],dtype=int)
print x


#numpy.zeros 返回特定的大小，以0填充数组

x = np.zeros(5)
print x


x = np.zeros((5,),dtype = np.int)

print x

#numpy.ones 返回特定大小，以1填充新数组
x = np.ones(5)
print x

#将列表转化为ndarray
x = [1,2,3]
a = np.asarray(x)

print a


#来自元祖列表的ndarray
x = [(1,2,3),(4,5)]
a = np.asarray(x)
print a
